Dieser erste Kurs des IBM Machine Learning Professional Certificate führt Sie in Machine Learning und die Inhalte des Professional Certificate ein. In diesem Kurs werden Sie erkennen, wie wichtig gute, qualitativ hochwertige Daten sind. Sie lernen gängige Techniken kennen, um Ihre Daten abzurufen, sie zu bereinigen, Feature Engineering anzuwenden und sie für erste Analysen und Hypothesentests vorzubereiten. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: Daten aus verschiedenen Datenquellen abzurufen: SQL, NoSQL-Datenbanken, APIs, Cloud Beschreiben Sie gängige Techniken zur Auswahl von Merkmalen und zum Feature Engineering und wenden Sie diese an Behandeln Sie kategoriale und ordinale Merkmale sowie fehlende Werte Verwenden Sie eine Vielzahl von Techniken zur Erkennung von und zum Umgang mit Ausreißern Erklären Sie, warum die Skalierung von Merkmalen wichtig ist, und verwenden Sie eine Vielzahl von Skalierungstechniken Wer sollte diesen Kurs besuchen?

Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen
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Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.


Dozenten: Joseph Santarcangelo
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Bei enthalten
2,563 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Datenzugang
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Datenumwandlung
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Status: Kostenloser Testzeitraum
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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- 2 stars
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- 1 star
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Geprüft am 21. Sep. 2021
Excellent, very detailed. However, if the lessons can be expand for hypothesis testing and some of their common test like T test, Anova 1 and 2 way, chi square,..it would be better further.
Geprüft am 23. Apr. 2024
The course includes hands-on exercises that allows us to apply the learned EDA techniques to real-world data. This practical approach helps solidify my understanding.
Geprüft am 25. Feb. 2023
This course was amazing. I always assumed that EDA was the challenging part of ML, But in this course I found it so cool. can't wait for the next course.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.





